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基于客户信用体系的电费风险识别模型的研究
被引量:
1
1
作者
王宗伟
赵郭燚
+3 位作者
金鹏
杨菁
王海龙
张作滨
《机械设计与制造工程》
2019年第10期99-104,共6页
为解决电力客户用电量大规模增加,造成供电公司电费管理风险较大的问题,提出了一种基于客户信用体系的电费风险识别算法。首先采用数据挖掘技术中的主成分分析法,以山西省电网客户作为研究对象,通过分析客户的信用体系与欠缴电费行为存...
为解决电力客户用电量大规模增加,造成供电公司电费管理风险较大的问题,提出了一种基于客户信用体系的电费风险识别算法。首先采用数据挖掘技术中的主成分分析法,以山西省电网客户作为研究对象,通过分析客户的信用体系与欠缴电费行为存在的内在联系,对客户信用进行分级。然后采用XGboost算法构建基于客户信用体系的电费风险识别模型,进而对电费风险进行识别。最后用实验结果表明,基于客户信用体系的电费风险识别模型的准确率达到了68.9%;相比传统的电费风险识别算法,新提出的风险识别算法能够客观合理地反映出指标之间存在的内部关系。
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关键词
客户信用体系
电费风险识别
机器学习
主成分分析
决策树
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题名
基于客户信用体系的电费风险识别模型的研究
被引量:
1
1
作者
王宗伟
赵郭燚
金鹏
杨菁
王海龙
张作滨
机构
国家电网有限公司客户服务中心
北京中电普华信息技术有限公司
北京数洋智慧科技有限公司
出处
《机械设计与制造工程》
2019年第10期99-104,共6页
文摘
为解决电力客户用电量大规模增加,造成供电公司电费管理风险较大的问题,提出了一种基于客户信用体系的电费风险识别算法。首先采用数据挖掘技术中的主成分分析法,以山西省电网客户作为研究对象,通过分析客户的信用体系与欠缴电费行为存在的内在联系,对客户信用进行分级。然后采用XGboost算法构建基于客户信用体系的电费风险识别模型,进而对电费风险进行识别。最后用实验结果表明,基于客户信用体系的电费风险识别模型的准确率达到了68.9%;相比传统的电费风险识别算法,新提出的风险识别算法能够客观合理地反映出指标之间存在的内部关系。
关键词
客户信用体系
电费风险识别
机器学习
主成分分析
决策树
Keywords
customer
credit
system
electricity
cost
risk
identification
machine
learning
principal
component
analysis
decision
tree
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于客户信用体系的电费风险识别模型的研究
王宗伟
赵郭燚
金鹏
杨菁
王海龙
张作滨
《机械设计与制造工程》
2019
1
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